机译:用于集成分类器设计的带有多分类器编码方案的遗传规则选择
Department of Computer Science and Intelligent Systems, Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University, 1-1 Gakuen-cho, Naka-ku, Sakai, Osaka 599-8531, Japan;
evolutionary multiobjective optimization; interval rule-based ensemble classifiers; genetic rule selection; diversity measures;
机译:随机预言机的多目标遗传分类器选择基于模糊规则的分类器集成:附加多样性有何益处?
机译:基于双目标遗传算法的相关特征选择和集合分类器设计
机译:使用遗传算法的分类器集成中的最佳重采样和分类器原型选择
机译:多样性测度对多分类器编码方案多目标遗传模糊规则选择对集合分类器设计的影响
机译:使用Meta-Learning =动态选择分类器集合
机译:预测遗传相互作用的综合多网络和多分类器方法
机译:一种使用蚁群优化和多分类组合的特征子集选择的混合方法